発信することで、小さな会社でも
なる製品の販売を超えて
商品に社長の「らしさ」・「生き様」を
投影して、人の心に刺さるメッセージを
小売業の変革を通販で実現する、
をビジョンに掲げ、
【共創価値を科学的にする】こと
を追い続けています。
あなたのビジョンと価値提供を
ギフトとして、最大限に引き出して
あなたの売上を最大化しながら世の中をよりよく照らし、
お客さまと共に共創しながら、
「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。
From：通販プロデューサーの西村公児
自宅の仕事部屋にて
今、データサイエンスやAIの学習に興味を持つ方は多いですが、
どこから手を付けたらよいか分からず、途中で挫折してしまう人も少なくありません。
統計や機械学習の本や講座を試しても、拾い読みやライブラリの使い方に終始し、
肝心の“何に使うのか”、“本質は何なのか”が見えないままで、
習得に時間ばかりかかってしまうのです。
データサイエンスの入門を一気に理解できる「全体像」を紹介します。
対象者としては、
・どこから手をつけて良いか分からない初心者
・挫折経験があるが、もう一度チャレンジしたい人
・将来的にデータサイエンスを活かして業務改善や転職、フリーランスなどを目指す人
目指すゴールはデータを活用してビジネス課題を解決するスキルを手に入れること
であり、単なる知識ではなく実務で使える実力を身につけることです。
まずデータサイエンスに必要な力を3つに整理しました。
・ビジネス力：業界知識、論理的思考、課題整理、コミュニケーション力など
・データサイエンス力：Python・統計・機械学習・評価指標などの分析スキル
・データエンジニアリング力：SQL・クラウド・Docker・Linuxなどのデータ処理基盤スキル
データサイエンスの標準的な7ステップを紹介：
・ビジネス理解・課題設定
・データ準備・収集
・データ理解・可視化
・データ加工・前処理
・モデル作成
・モデル評価
・レポーティング・アプリ化
データサイエンスとはビジネス改善のための手段であり、単なる分析ではない
PDCA的なステップを踏むデータ分析の流れが実践的に体験できる
データ前処理にこそ時間と工夫をかけるべきで、ここが分析成果の鍵です。
ライブラリを使えば機械学習モデルは数行で実装可能だが、
実務では「準備・評価・改善」が肝
モデル評価にはホールドアウト、
正答率などの基礎を押さえるべきで、手元で試せます。
フィードバックを得る習慣が学習には有効であり、常に改善の意識を持つ姿勢が大事
何をどう勉強すれば良いか分からず悩む学習者が多い
全体像を一気に見せ、Python＋Kaggle＋Colabで誰でも実践できる内容で表現します。
7ステップ＋Titanicという教材でステップ2〜6を丁寧に体験（一例です）
Pythonで分析を行い、Kaggleで本物のデータを使って練習し
Colabでどこでも・すぐに実行する。
この三位一体で、あなたの頭の中のなんとなくを、
数字で語れる力へと進化させることができます。
たとえば、
LTV（顧客生涯価値）の可視化
RFM分析による優良顧客の発見
広告の効果測定やABテストの解析
売れ筋商品の時系列予測
こうした分析が、専門のエンジニアに頼らなくても自分の手でできるようになるのです。
モデルは数行でも、本質は前処理や評価にあることを忘れない
成果は提出で確かめる習慣にするのがカギです。
継続とPDCAを回しながら、実務や実績獲得へとつなげていきます。
追伸１
ご興味をお持ちの方は、
ぜひ以下より、入手ください。
↓↓
Amazonの顧客分析テンプレート(β版)の入手ページはこちら：
※解説動画あり
追伸２
まずは、自社ECの「よくある間違い」
についてお読みください。
更に、通販の実践基準書 はこちらから！
通販専門のコンサルティングって何？
ネット通販のビジネスを本気で伸ばしていきたいと
お考えの経営者のあなたに対して20年以上現役で通販の
事業会社で実務を実践し、ゼロイチから１１の事業を成功させた専門家である、
売れる通販プロデューサー西村公児が数値にコミットメントして、
あなたのネット通販事業の業績を大幅に伸ばすコンサルティングを総合的に行います。
これまで年商６００億円レベルの通販企業の社員実務の経験から、
あなたの会社のステージに合った最適な施策を実施していきます。
ほとんどのネット通販の企業は、更なる成長を行っていくうえでステージごとに
実行すべき施策とKPIの抜け・漏れがあるため全体的な６ステップを踏む事ができていません。
・ネットでスタートしているので紙媒体の同梱物の制作の作り込みが甘い
・カスタマージャニーが完結されていないのでリピート率が上がらない
・CRMにビッグデータ・AIを活用していないので自社の商品を買う事が前提で組んでいる
・広告のみに依存しているので自然検索からの流入がない
このような問題からの課題発見から改善策の提案から実行まで
御社に訪問してお手伝いいたします。
これが通販コンサルティング事業の考え方になっています。
企業ＨＰはこちら
↓↓↓↓
http://luce-consulting.com/
東洋経済オンライン掲載 記事
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http://toyokeizai.net/articles/-/125443
地上波、ビジネスフラッシュに出演
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